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基于深度学习的数字全息三维路面病害数据识别分类方法 被引量：2
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作者 王敬飞 王旺 +1 位作者 题晶 黄智健 《广东公路交通》 2023年第4期12-16,22,共6页
为弥补二维图像道路病害识别的不足,本研究采用数字全息三维路面病害数据,设计了适用于三维路面病害数据的识别方法:对三维病害数据进行预处理,获取病害特征高度突出的三维路面数据信息;搭建适用于路面三维病害图像分类的深度学习架构,... 为弥补二维图像道路病害识别的不足,本研究采用数字全息三维路面病害数据,设计了适用于三维路面病害数据的识别方法:对三维病害数据进行预处理,获取病害特征高度突出的三维路面数据信息;搭建适用于路面三维病害图像分类的深度学习架构,建立三维路面病害数据库,通过人工标注病害类型和分类,利用不同深度神经网络架构和模型对数据库进行训练,构建了数字全息三维路面病害自动识别算法。三维病害AI智能识别准确率达到95.7%,在路面病害智能检测的应用中取得了较好成效。 展开更多
关键词 路面病害 数字全息三维数据 深度学习 识别分类
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基于数字全息三维检测的沥青路面车辙预防养护辅助设计方法及应用
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作者 王敬飞 王旺 +3 位作者 许新权 黄智健 题晶 姚艳茹 《中外公路》 2024年第3期253-261,269,共10页
车辙作为沥青路面常见病害之一,其对路面使用寿命和交通安全具有重要的影响。当沥青路面出现中轻度车辙时,在预防养护过程中,车辙形变会导致养护材料用量增加。因此,在养护设计中能否准确计算填补车辙材料用量,对于保证养护质量和养护... 车辙作为沥青路面常见病害之一,其对路面使用寿命和交通安全具有重要的影响。当沥青路面出现中轻度车辙时,在预防养护过程中,车辙形变会导致养护材料用量增加。因此,在养护设计中能否准确计算填补车辙材料用量,对于保证养护质量和养护效率意义重大。该文基于实体养护工程需求,分析传统车辙检测方法和数据在养护设计中存在的问题,提出一种采用数字全息三维检测技术的沥青路面车辙预防养护辅助设计方法。该方法通过数字全息三维检测技术,能够全面获取路面连续高精度三维数据并建立三维模型,通过仿真模拟精准计算填补车辙养护材料用量,有效提高了预防养护的精准性。通过实体工程验证,结果表明:基于数字全息三维检测的沥青路面车辙预防养护辅助设计方法,能够将车辙预防养护材料用量负偏差控制在5%以内,与基于传统检测方法和数据的养护设计相比(材料用量负偏差超过50%),效果显著。 展开更多
关键词 公路养护 数字全息三维检测 路面三维数据模型 预防养护辅助设计 车辙养护材料用量
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